群智感知计算下多终端引擎任务有效分配方法.pdf
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1、491第4 0 卷第6 期2023年6 月真机计仿算文章编号:10 0 6-9 34 8(2 0 2 3)0 6-0 4 9 1-0 4群智感知计算下多终端引擎任务有效分配方法张洋,郑云鹏(长春工业大学人文信息学院,吉林长春130 0 0 0)摘要:目前多终端引擎任务分配方法忽略了对多终端引擎状态数据的行采集,存在分配时间长、分配效能低和负载均衡度差的问题。为此提出基于群智感知计算的多终端引擎任务分配方法。优先划分时空域,在感知期间构建系统模型,引人感知覆盖概念,利用群智感知计算方法对多终端引擎任务状态数据进行采集。根据采集数据建立多终端引擎分配器模型,根据据引擎在执行过程中的用户状态及负载运
2、行情况,采用任务分配算法将任务分配给最佳用户,实现多终端引擎任务分配方法。实验结果表明,通过对所提方法的分配时间、分配效能和负载均衡度指标的对比测试,验证了上述方法的有效性强、准确度高。关键词:群智感知计算;多终端引擎任务;任务分配;任务分配算法中图分类号:F046.3文献标识码:BEffective allocation method of multi-terminal engine tasksunder group intelligence perception computingZHANG Yang,ZHENG Yun-peng(School of College of Humaniti
3、es&Information Changchun University of Technology,Jilin Changchun 130000,China)ABSTRACT:The multi-terminal engine task allocation method has long allocation time,low allocation efficiencyand load balance,because of ignoring the row collection of multi-terminal engine status data.Consequently,the tas
4、kallocation method of multi terminal engine based on swarm intelligence perception computing is studied in this paper.During perception,the space-time domain was divided and the system model was constructed.Based on the conceptof perceptual coverage,swarm intelligence perceptual computing method was
5、 used to collect the data of multi terminalengine task status.According to the collected data results,the multi-terminal engine distributor model wasestablished.Based on the user status and load operation of the engine during the execution process,the task allocationalgorithm was introduced to alloc
6、ate the task to the best user,thus achieving the task allocation method of multi termi-nal engine.The experimental results show that this method has short allocation time,high allocation efficiency andoutstanding load balancing.KEYWORDS:Group intelligence perception computing;Multi-terminal engine t
7、asks;Task allocation;Taskallocation algorithm1引言计算机在当前的工作、日常生活中应用广泛,随着企业的生产、经营等多任务的信息化,工作流管理系统得到了关注。工作流主要是指业务在计算机环境下进行自动化2 其中包括工作流多终端引擎。多终端引擎的一个重要功能就是将业务内的各项任务分发到合适的执行者中,以此执行收稿日期:2 0 2 1-0 9-2 2修回日期:2 0 2 1-0 9-2 6任务。但多终端引擎也存在任务过多导致出现分配错乱的问题。为了解决这一问题,需要对多终端引擎任务分配方法进行研究。范泽军3等人提出基于约束的空间众包多阶段任务分配方法,该方法
8、首先对不同的目标进行优化并对任务路径集合进行获取,将路径起点及终点处对任务的参与者进行确立,根据上述流程,将任务分解成不同的子任务,以此提升任务分配效率,该方法分解子任务时分解效果不明显,但是存在分配效能低的问题。张涛4 等人提出基于改进烟花算492法的多目标多机器人任务分配方法,该方法优先探讨了目标排序方法,确立的目标选择策略为了明确所提方法的性能是否最优,选取七个实例与其进行对比测试,并对所提方法与四种多目标算法进行比较分析,根据目标的解集质量与覆盖度,对任务进行规划分配,实现任务分配方法,但是该方法进行对比测试时效果不明显,导致任务在分配过程中分配时间长。陈侠5等人提出多UAV攻击移动目
9、标的协同任务分配与航迹规划方法,该方法首先构建了任务分配模型,采用蚁群算法对模型中的多个移动目标进行规划,从中得出效费差最大的任务分配和规划方案,但是该方法规范效果不完善,存在负载均衡度差的问题为了解决上述方法中存在的问题,提出基于群智感知计算的多终端引擎任务分配方法。2基基于群智感知计算的多终端引擎数据采集群智感知计算6 的本质是一种特殊的无线传感网络,节点的移动性是它的主要特征。由于群智感知涉及的方面比较广,其中有感知数据采集、数据分析和处理等。为了实现多终端引擎任务分配方法,首先需要采用群智感知计算方法对多终端引擎的状态数据进行采集。2.1群智感知系统建模多终端引擎中存在大部分余感知数据
10、,所以针对这些余感知数据对感知区域进行时空域划分,根据划分过程对建立模型,以达到降低多终端引擎节点数据采样次数和余数据的目的,最终对处理的数据进行采集,实现基于群智感知计算的多终端引擎数据采集。2.1.1群智感知时空域划分多终端引擎通过群智感知计算进行数据采集及范围感知,从中增强了时空数据的特征,为了便于更好的处理感知数据,需要对时空域进行离散化7。假设n个节点会组建成群智感知节点网络,那么它的集合就由U=ui,u2,us,,u,|来描述。在感知区域中,这些节点以固定轨迹进行移动,根据移动的固定频率对多终端引擎数据进行信息采集。在t时刻时,节点u的位置标记为Loc(t),这时划分的时空域流程如
11、下所示:1)将感知区域在空间域中划分成相同的单元格,它的大小就是感知空间粒度。设置划分的单元格为个,那么感知区域标志为C=/c1,C2,C3,cml。2)对节点感知时长进行划分,取得感知周期T,当开始进行感知周期时,节点会自行采样,将数据输送到远程服务器中,为了便于建立感知系统模型,需要满足于下述条件:通过多个感知周期r构建成的覆盖周期T,即Te=TTp。经多个覆盖周期组成的节点就是时间跨度。满足上述条件后,构建出群智感知系统模型,这时感知节点时空域划分如图1所示。TSP感知周期覆盖TCP周期感知时间跨度T(a)时间域划分移动节点移动移动轨迹节点(b)空间域划分图1感知空间域划分2.2群智感知
12、网络相关概念定义1:感知覆盖。当感知周期更新时,有某个移动节点位置在单元格中,这时单元格已经被覆盖。将8(Loc(t))标记为t时刻节点u;是否对单元格c进行覆盖,那么方程表达式定义为,(Loc;(t)1,ift e(T,2T,p,(rd)T,pand Loc.(t)E cj)(1)一(o,otherwise式中,8(Loc(t))=1时,标记为单元格c,被u覆盖;当,(Loc,(t))=0 时,标记为没有被覆盖。and标记为连接词,if标记为如果,otherwise标记为除此之外。在采样过程中,单元格只需要被覆盖一次,不需要重复覆盖,而覆盖周期就是感知粒度。定义2:设置(1,2,3,d)为覆
13、盖周期,在(1,2,3,d)中节点集合U覆盖单元格c,节点的总次数为kTcpCSD,(k)=8,(Loc,(t),k=1,2,d(2)t=(k-1)Ti=1式中,CSD(k)表示覆盖总次数。定义3:当第k个覆盖周期存有一个单元格c,EC时,它的覆盖总次数要高于覆盖因子s(1),这说明单元格已经被覆盖,定义为:CSD(k)8,即充足感知覆盖。定义中,传统无线网的K-覆盖就是覆盖因子8 的范围,它决定了数据的几余程度。同理,当的取值越大时,穴余493数据逐渐增多,产生的耗能影响越大。对相同单元格的感知数据进行融合后,就可以提升感知数据的精确度。2.3基于群智感知的多终端引擎状态数据采集基于上述分析
14、,采用群智感知计算方法对多终端引擎数据进行采集,具体采集流程如下所示:当覆盖周期开始时,就需要通过节点对覆盖感知表SCT进行清理,将其数据清空,c,被u;采样前,应优先对SCT进行判断,判断在SCT,中是否存在与c,相对应的元组,若元组内有和覆盖因子相同的采样次数,那么不进行采样,若没有,就进行采样,同时对SCT进行更新。如果SCT没有对应的元组,就直接将小于cj大于1的元组加人到SCT中;如果SCT具有对应的元组,那么就将采样后的单元格更新为e,+1,e;+1就是采集后的多终端引擎状态数据,以此完成多终端引擎状态数据的采集。3多终端引擎任务分配3.1多终端引擎任务分配模型多终端引擎是工作流系
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